수요예측기법에 관한연구-방한 일본관광객을 중심으로

목차

Ⅰ.서 론

Ⅱ.관광수요예측기법의 접근방법
1. 정량적 접근방법(양적 접근방법)
2. 정성적 접근방법(질적 접근방법)

Ⅲ. 관광수요예측의 선행연구
1. 관광수요예측의 국내연구
2. 관광수요예측의 국외사례
3. 연구방법

Ⅳ. 실증분석
1.단순지수평활법
2.Brown의 선형지수평활법(Brown`s One-parameter linear exponential smoothing method)
3.Holt의 선형지수평활법(Holt`s two-parameter linear exponential smoothing method)
4.Winters의 지수평활법(Winters` three-parameter trend and seasonality method)
5.시간을 독립변수로 하는 단순 회귀분석법(Simple regression by time data)
6.ARIMA(Auto Regression Intergrated Moving Average)
7.예측결과 총집합 및 정확도(Accuracy)비교

Ⅴ. 결론 및 연구의 한계점

본문내용

국내･외 관광환경이 급격하게 변하면서 관광산업 경쟁 환경은 더욱 치열해지고 있다. 특히 주5일근무의 시행으로 인한 여가시간의 확대와 소득증대로 인한 소비성향의 증가로 관광측면에서는 단기여행의 증가와 관광수요가 급증하리라 예상하고 있다. 이러한 미래 관광수요의 정확한 예측은 관광정책이나 관광산업과 관련된 여러 가지 의사결정을 하는데 중요한 자료를 제공한다. 따라서 주요경쟁국가 및 지자체에서도 보다 정확한 수요예측을 하기 위한 부단한 노력을 기울이고 있는 실정이다.
관광산업의 경영과 관광개발계획 수립 시 수요예측은 다양한 분야에 적용되고 있다. 호텔경영에서는 장기적인 차원에서 객실수요의 산정, 부대시설 규모, 단기적인 차원에서는 재고관리, 인력계획, 객실관리, 식당관리 등을 위하여 수요예측을 하며, 관광사업개발에는 공급능력을 산정하여 장래 이용수요의 과부족을 판단하고 수용능력을 결정한 후 연도별 공급계획을 수립하는데 활용한다.
정확한 수요예측은 불확실한 상황을 전제로 관광정책의 미래 지향적 의사결정에 효과적인 실현을 위한 정보를 제공하고 있으며, 이와 반대로 부정확한 수요예측은 필요 이상의 시설투자나 과잉 생산으로 인한 제품의 재고가 발생할 수도 있고, 반대로 재고 부족의 경우 판매기회의 손실로 유발할 수 있기 때문에 정확하고 신뢰성 있는 수요예측이 요구되어진다.(김영옥, 2004)
최근에 관광수요예측을 위한 각종 연구와 관광개발계획수립을 위한 수요예측시 계량경제모형을 많이 이용하고 있으며, 계량예측방법 중에서 인과모형의 경우에는 독립변수를 다시 예측해야 한다는 부담감 때문에 단변량 시계열분석에 대한 관심의 폭이 크게 증가하고 있다. 이러한 이유는 그 동안 관광산업에 대한 일관성 있는 정의가 없거나 있다고 하여도 부정확하여 관광현상분석시 필요한 데이터가 부적절하기 때문에 신뢰성이 결여 또는 시계열예측기법에 대한 지식의 결핍에 기인한다(김석출･박경윤, 1997)고 볼 수 있다.

참고자료

· 강영식(1997), 수요예측 모형의 비교분석과 적용, 공업경영학회지
· 김영우･손은호(2006), 계절 ARIMA Model을 이용한 경주방문객의 수요예측에 관한 연구, 한국호텔경영학회2006,2
· 안경모･이광우(2005), ARIMA Intervention Model을 이용한 한국인 관광객의 태국여행수요예측에 관한 연구, 한국호텔경영학회 2005.12
· 안경모･이찬(2001), 컨벤션산업 수요예측 모형에 대한 연구, 컨벤션연구
· 안정윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모형정립, 한양대 관광연구소
· 이충기(1995), 『세계화시대의 관광산업』, 일신사.
· 이충기(2003), 『관광응용경제학』, 일신사
· 임은순(1990), 한국관광에 대한 미국인, 일본인 및 대만인 방문객들의 수요예측모형에 관한 연구, 한국관광학회
· 정동빈(2003), 단기수요예측 분석방법론 -ARIMA모형-
· 최병길(2000), 관광 수요예측에러에 대한 시계열 모델평가 : 제주관광객, 관광정책연구원
· 최병길･고계성(2002), 제주지역 관광입도객수 수요예측